Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Анализ деятельности авиакомпании чартерного типа в современных условиях (на примере авиакомпании ЗАО «ВОЛГА-ДНЕПР»... 9
1.1. Общая характеристика и анализ производственно- хозяйственной деятельности компании «Волга-Днепр» 9
1.2. Анализ финансово-экономического состояния ЗАО «ВОЛГА-ДНЕПР» 27
1.3. Задачи принятия решений в механизмах управления деятельностью авиационной компанией чартерного типа 33
1.3.1. Прогнозирования деятельности авиационной компании чартерного типа 34
1.3.2. Модели планирования деятельности авиационной компании чартерного типа...І ...37
1.4. Цель работы и задачи исследования 46
Глава 2. Разработка аналитической модели перевозок, методов и средств оперативного принятия решений в авиакомпаниях чартерного типа 48
2.1. Постановка задачи оптимального управления авиакомпанией чартерного типа 48
2.2. Задача планирования 60
2.3. Разработка методов и средств оперативного принятия решений в среде авиаперевозок 65
2.3.1. Механизм и средства принятия решений 65
2.3.2. Выбор траектории авиаперевозок 67
2.3.3. Упорядочение траекторий перевозок 69
2.3.4. Групповая технология 70
2.3.5.Составлениерасписания работы авиакомпании 74
Глава 3. Системы экономико-математических моделей оперативного управления деятельностью авиакомпаний чартерного типа 77
3.1. Разработка системы математических моделей для принятия решений в условиях неопределенности 77
3.2. Разработка математической модели задачи распределения ресурсов авиакомпании 79
3.3. Общетеоретические вопросы принятия решений 85
3.4. Принятие решений в условиях отклонения ресурсов от запланированных 93
3.5. Принятие решений при одновременной оптимизации нескольких параметров... 99
3.5.1. Математическая постановка задачи 99
Глава 4. Анализ эффективности внедрения моделей управления в авиакомпании ЗАО « ВОЛГА-ДНЕПР» 112
4.1. Оценочные показатели деятельности ЗАО «Волга-Днепр» в 2001 году 112
4.2. Оценка эффективности использования моделей оперативного управления в ЗАО «Волга-Днепр» 119
Заключение 131
Литература 132
- Анализ финансово-экономического состояния ЗАО «ВОЛГА-ДНЕПР»
- Разработка методов и средств оперативного принятия решений в среде авиаперевозок
- Разработка математической модели задачи распределения ресурсов авиакомпании
- Оценка эффективности использования моделей оперативного управления в ЗАО «Волга-Днепр»
Введение к работе
Переход экономики России на рыночные методы хозяйствования и последовавшая при этом повсеместная приватизация предприятий привели к тому, что единственный монополист СССР в сфере авиационных перевозок -АЭРОФЛОТ «раздробился» на многочисленные авиационные компании. Каждая компания в нынешних условиях вынуждена самостоятельно решать все финансовые и производственные вопросы, связанные с деятельностью на рынке услуг авиационных перевозок. Наиболее острой стоит проблема обеспечения технического обслуживания и обновления парка летной техники. Инфляция, недостаток оборотных средств и собственного капитала, отсутствие программ государственной поддержки привели к тому, что большинство авиационных компаний оказались на грани банкротства.
В еще большей степени указанные проблемы коснулись деятельности авиакомпаний чартерного типа, т.е. таких, которые выполняют разовые, . спонтанно возникающие заказы на перевозки. Сложность оценки будущих состояний приводит к тому, что ошибки прогнозов, порожденные объективными ( непредсказуемые изменения рынка спроса) и субъективными ( несовершенство менеджмента предприятий) причинами приводят к серьезным экономическим потерям и снижению показателей эффективности функционирования. С учетом сказанного следует вывод, что в современных условиях к менеджменту авиакомпаний чартерного типа предъявляются очень жесткие требования по быстродействию и качеству принятия управленческих решений, необходимость которых обусловлена расхождениями фактических и прогнозных (плановых) состояний. Обеспечение этих требований невозможно без использования инструмента науки, а именно - методов и моделей экономико-математического моделирования. В диссертации по материалам ЗАО «Волга-Днепр» исследованы наиболее общие проблемы и задачи управ ления, свойственные менеджменту авиационных компаний вообще и авиационных компаний чартерного типа в особенности.
Целью диссертационной работы является совершенствование стратегического планирования и механизмов оперативного управления авиаперевозками чартерного типа, которая определила следующие задачи:
- исследование специфики функционирования авиакомпаний чартерного типа в современных условиях рынка перевозок;
- анализ задач прогнозирования рынка спроса для авиакомпаний чартерного типа и методов их решения;
- постановка задач оперативного управления авиакомпаниями чартерного типа;
- идентификация и разработка уравнений динамики системы авиаперевозок чартерного типа;
- разработка методов и средств принятия решений в системе оперативного управления авиаперевозками чартерного типа;
- постановка и решение прикладных задач оперативного управления:
а) задача управления перевозками грузов с учетом отклонения фактического состояния от прогнозных показателей;
б) задача оптимального распределения заказов на выполнение перевозок в условиях неопределенности;
с) задача управления трудовыми ресурсами в авиакомпаниях чартерного типа;
- внедрение результатов исследования в практику управления ЗАО «Волга-Днепр».
Объект исследования — система управления перевозками в авиакомпаниях чартерного типа.
Предмет исследования - модели и методы стратегического планирования и оперативного управления авиаперевозками чартерного типа.
Методы исследования. В диссертационной работе использованы методы функционирования анализа сложных организационно-экономических систем, методы теории систем и теории принятия решений, аппарат экономико-математического моделирования.
Научная новизна работы заключается в:
- исследовании методологии идентификации параметров и переменных управления авиаперевозками чартерного типа;
- создании модели динамики системы авиаперевозок, в которой учитываются ограничения по управлению, ресурсы, ограничения по передаваемой мощности и условия выживания;
- методах и механизмах принятия решений при выборе траекторий авиаперевозок, упорядочении этих траекторий, организации групповых технологий с учетом большого числа ограничений;
- решении прикладных задач оперативного управления в рамках единой системы принятия решений классическими методами математического программирования с использованием идей теории нечетких множеств;
- разработке правил оценки частных решений с учетом ограничений в системе авиаперевозок.
Практическая значимость работы состоит в следующем:
- разработке математических средств поддержки принятия оперативных управленческих решений в условиях неопределенности и внешних возмущений, присущих деятельности авиакомпаний чартерного типа;
- практическом внедрении и использовании результатов исследований при управлении деятельностью ЗАО «Волга-Днепр»;
- возможности использования результатов исследований для решения задач управления широким классом авиакомпаний чартерного типа.
Реализация результатов работы. Результаты теоретического исследования были использованы при совершенствовании механизма управления авиаперевозками в ЗАО «Волга-Днепр».
Апробация работы. Результаты диссертационной, работы докладывались на научных семинарах факультета экономики и управления СГАУ, на 2-х международных конференциях.
Публикации. Всего автором опубликовано 8 работ, из них по теме диссертации 8 общим объемом 4 печатных листа.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения и списка литературы. Работа содержит 137 страниц машинописного текста, список литературы включает 71 наименований.
Во введении обосновывается актуальность темы диссертационной работы, формулируется цель и задачи исследования, характеризуются используемые методы, описываются структура работы, взаимосвязь и краткое содержание ее разделов.
В первой главе диссертации проведен критический анализ деятельности авиакомпаний чартерного типа на примере ЗАО « Волга-Днепр».
Проведенный анализ позволил выделить два типа перевозок, определяемых цивилизованным рынком и рынком экстраординарных перевозок.
Проведенный в диссертации анализ финансовой деятельности за период 1997-2001 гг. показал, что «Волга-Днепр» можно характеризовать как динамично развивающийся хозяйствующий субъект со сложностями и противоречиями «фазы роста».
Нестандартность и специфичность деятельности авиационных компаний чартерного типа предопределили и обусловили постановку следующих научных задач:
- систематизация и классификация условий внешней среды относительно характера деятельности авиационных компаний чартерного типа;
- разработка моделей и процедур принятия решений.в задачах планирования и оперативного управления;
- совершенствование механизмов оперативного управления перевозками грузов.
Во второй главе рассмотрена задача оптимального управления авиакомпанией чартерного типа.
Рассмотрены две принципиально важные задачи для авиакомпаний чартерного типа.
Для описания динамики функционирования авиакомпании чартерного типа проведена идентификация ее переменных и параметров, определяющих количественную оценку каждого из них .
Для оперативного управления в работе разработана тандемная система решения оперативных задач, состоящая из двух различных подсистем, первая из которых - экспертная система, а вторая включает модель и алгоритм.
В третьей главе на основе проведенного комплексного анализа показателей функционирования транспортной авиакомпании чартерного типа по данным авиакомпании "Волга-Днепр" было показано, что значительная часть управленческих решений сводится по форме к задачам составления планов, а по содержанию их можно рассматривать как решение задач распределения ресурсов, математической моделью которых служит задача линейного программирования.
В рамках общего подхода решен ряд прикладных задач для принятия решений в условиях отклонения ресурсов от запланированных .
В четвертой главе диссертации представлены результаты внедрения разработанных уравнений динамики авиаперевозок и моделей принятия оперативных управленческих решений в рамках предложенной тандемной системы.
В заключение подведены итоги работы и отмечено, что приведенные результаты являются объективной иллюстрацией эффективности разработанных в диссертации экономико-математических моделей и внедрения их в систему управления ЗАО « Волга-Днепр».
Анализ финансово-экономического состояния ЗАО «ВОЛГА-ДНЕПР»
Эффективность деятельности чартерных, авиакомпаний во многом определяется качеством управления имуществом, работоспособностью основных фондов, наличием и мобильностью оборотных средств. Поскольку в диссертации в качестве базового объекта выбрана чартерная компания «Волга-Днепр» рассмотрим основные характеристики ее финансово-хозяйственной деятельности в 2000 году с целью выявления «узких» мест присущих авиакомпаниям подобного типа.
Стоимость имущества Общества за 2000г. увеличилась на 789 млн.руб. и составила на конец года 1628 млн. руб.(индекс роста 1,9 раза). Стоимость чистых активов на конец года равна 176,6 млн. руб. и превышает размер уставного капитала на 176,3 млн. руб.
Внеоборотные активы увеличились на 568 млн. руб. (в 3,3 раза), составив на конец года 814,1 млн. руб. Оборотные фонды возросли на 156 млн. руб. (в 1,9 раза), составив 326 млн. руб. стоимость фондов обращения возросла замедленными темпами (в 1,2 раза), достигнув к концу года 488 млн. руб.
Итогом деятельности общества за 2000год является нераспределенная прибыль в размере 2,4 млн. руб., что ниже аналогичного показателя предшествующего периода (2,6 млн. руб.) на 8%. Проведем анализ имущества фирмы «Волга-Днепр». Сравнительный аналитический баланс
Сравнительный аналитический баланс-нетто за 2000г. составлен на основе бухгалтерских балансов Общества за соответствующий период. В составе активов Общества за рассматриваемый период произошли следующие изменения.
Произошел резкий рост доли внеоборотных активов в обшей стоимости имущества с 30% на начало года до 50% на конец года, в том числе по основным средствам и нематериальным активов с25% до 36%, по долгосрочным финансовым вложениям с 2%до 14%. Отмеченная динамика структурного показателя основных средств характеризует финансовое состояние Общества как находящееся в фазе формирования материально-технической базы, соответствующей основному профилю деятельности - сфере материальных услуг. Вместе с тем, рост структурного показателя долгосрочных финансовых вложений (на фоне динамики сокращения доли краткосрочных финансовых вложений в имуществе с 14%на начало года до 1 % на конец года) свидетельствует о возникновении дополнительного вектора направлений деятельности Общества — одним из существенных вложений, приносящих доходы, становятся инвестиции в другие организации.
Удельный вес оборотных фондов за рассматриваемый период оставался практически неизменным (20% имущества), однако составляющие их элементы претерпели кардинальные изменения: доля материальных запасов сократилась с 11% до 4,5%, в то время как доля расходов будущих периодов (предварительная оплата аренды, затраты на освоение новой техники) возросла с 9,5% до 16%. Это связано с освоением приобретенных в 2000г. Обществом воздушных судов.
Существенно позитивная динамика отмечена в структуре фондов обращения: резко сократилась доля дебиторской задолженности(с 35% на начало года до 25% на конец года), в то время как доля денежных средств увеличилась с 2,5% до 3,6%. Таким образом имеются объективные основания для того , чтобы говорит об улучшении платежеспособности Общества.
Изменение структуры источников финансирования Общества в 2000г. показывает, что основным источником финансирования имущества оставался собственный капитал, причем главным образом добавочный капитал, за счет которого было профинансировано 27% стоимости имущества на начало года. В соответствии с методологией бухгалтерского учета добавочный капитал образуется в основном за счет прироста стоимости основных средств в результате переоценки; следовательно речь идет о финансировании ранее переоцененных (до 01.01.2000г.) основных фондов. Однако к концу 2000г. удельный вес добавочного капитала снизился до 15% за счет притока иных источников финансирования. Необходимо отметить существенный прирост собственных источников финансирования к концу года за счет накопления обществом крупной суммы резервов предстоящих расходов, достигших уровня 12,5% суммы источников.
В числе структуровлияющих статей пассива фигурируют краткосрочные заемные средства, доля которой возросла за год с 6% до 13%. Доля долгосрочных кредитов и займов в составе источников финансирования сохранялась неизменной на уровне 27%, свидетельствуя о том, что общий рост стоимости имущества финансировался за счет пропорционального расширения кредитно-займовой базы долгосрочного характера и опережающего ускорения темпов привлечения краткосрочных источников.
Разработка методов и средств оперативного принятия решений в среде авиаперевозок
В авиакомпаниях чартерного типа универсальность авиационной техники позволяет выполнять несколько видов перевозок на каждом типе самолетов. В этом случае процесс планирования и, как следствие, механизм принятия решений должен быть гибким.
Знание различий между гибкими партерными системами авиаперевозок и классическими авиакомпаниями будет полезным для понимания вопросов прогнозирования управления в авиакомпаниях чартерного типа. 2.3.1. Механизм и средства принятия решений
Хорошо известны два подхода к решению производственных задач: один из них основан на знаниях и опыте человека, а другой - на применении техники оптимизации. Первый подход более приемлем для задач, сложных по их математическому описанию и решению метолами оптимизации. Второй подход удобен, например, для задач, которые можно сформулировать в терминах математического программирования. Так как ни один из перечисленных подходов не является универсальным, продолжается поиск других путей решения проблемы. В частности, в качестве альтернативы подхода, базирующегося на человеческом опыте и знаниях, были разработаны так называемые экспертные системы. Обычно экспертная система дает решение той конкретной задачи, для которой она создана. Такие экспертные системы называют специализированными [ 61,62,63 ].
В работе предложена тандемная система [64,65,66,67.68 ], состоящая из двух различных подсистем, первая из которых - это экспертная система, а вторая включает модель с алгоритмом. В такой системе возможны несколько режимов работы, и они будут описаны в последующих разделах этой главы. В качестве примера рассмотрим режим, при котором экспертной системой оценивается частное решение задачи, генерируемое алгоритмом. Как следствие такой оценки, экспертная система может модифицировать ограничения модели, генерировать новый набор параметров и т.д. Предполагается, что модель должна быть относительно простой, чтобы решение легко можно было получить алгоритмическим путем. Ту часть задачи, которую трудно математически описать или решить, рассматривает экспертная система.
Большинство исследований и разработок в области экспертных систем связано с задачами планирования технологического процесса, планирования, производства и составления расписаний. Ниже будут рассмотрены четыре класса приложений экспертных систем, каждый из которых будет проиллюстрирован на примере производственной задачи ( таблица 2.1.).
Первые две задачи в таблице 2.1 ( выбор траектории перевозок грузов и сортировка этих траекторий) являются составной частью планирования техпроцесса авиаперевозок.
Чтобы исследовать задачу выбора траектории перевозки, необходимо ПОЛУЧИТЬ Объемы ПереВОЗОК, Например Vi, V2, V3,V4, V5 И У(у. Любая комбинация перевозок этих объемов будет называться траекторией объемов грузов самолетом pj. Задача выбора траектории перевозок заключается в нахождении совокупности таких траекторий, которая минимизирует стоимость перевозки. Для определения стоимости имеются хорошо разработанные процедуры [67 ].
Основные входные данные для задачи выбора траектории перевозок могут быть представлены в форме матрицы инциденций [а ] с элементами 0,1. Матрица инциденций для конкретного объема, из нашего примера , выглядит так: Поскольку для многих приложений матрица [ау] становится очень большой (например, 500 х 10 000), генерирование ее элементов требует много машинного времени. Для определения элементов матрицы могут быть использованы два способа: генерировать все возможные траектории перевозок или применить экспертную систему для генерирования некоторого подмножества всех возможных траекторий перевозок.
Первый способ фактически неприемлем для практического применения из-за того, что требует громадного числа столбцов матрицы [ау]. Поэтому предпочтительнее оказывается экспертная система, так как она может генерировать лишь небольшую часть всех возможных траекторий перевозок.
Очевидно, что для определения матрицы инциденций (2.24) должны быть использованы некоторые правила.
Результатом приложения того или иного правила к объему перевозки является траектория перевозок р7 = {vi ,v2,v3} в матрице (2.24).
Применение экспертной системы для генерирования данных проиллюстрировано на рис.2.1. Экспертная система обеспечивает данными модель (Р), которая в дальнейшем используется при решении задачи 2.3.3.
Разработка математической модели задачи распределения ресурсов авиакомпании
Создание математической модели распределения ресурсов авиационной компании начнем с рассмотрения целевой функции. Когда величины Cj, входящие в целевую функцию, являются случайными, задача СТП может быть сформулирована в двух постановках: М- и Р- постановке [6,49,51,55 ].
Задачи (3.3)- (3.5), как в M-, так и в Р-постановке, непосредственно решены быть не могут. Возможным методом решения этих задач является переход к их детерминированным эквивалентам. В основе этого перехода лежит использование закона распределения случайных величин aJ5 bj, Cj, которые в дальнейшем будем принимать, что они подчиняются нормальному закону распределения.
Тогда детерминированный эквивалент задачи СТП (3.1) можно записать следующим образом:
Из сравнения этой системы с задачей линейного программирования (3.1) для детерминированных величин видно, что детерминированный эквивалент задачи СТП отличается от задачи линейного программирования следующим: во-первых, выполнен переход от значений детерминированных величин ay, bj, Cj к математическим ожиданиям случайных величин а Ь С:; во-вторых, во всех ограничениях располагаемый ресурс уменьшился на величину ;, которая определяется в соответствии с формулой
Значит, и это очень важно, учет того, что величины ау и Ь; являются случайными, приводит фактически к уменьшению располагаемого ресурса и, как следствие, за принятие решений в условиях неопределенности приходится платить. Такой платой оказывается необходимость в дополнительном ресурсе . Правда, этот дополнительный ресурс может остаться неиспользованным, но для гарантированного выполнения плана иметь его необходимо. В этом и проявляется неопределенность.
Как видно из (3.7) , на влияют все вероятностные характеристики задачи: taj - заданная вероятность соблюдения і-го ограничения; ст у - дисперсия значения норм расхода; ay; 0j - дисперсии располагаемых ресурсов ht. Увеличение заданного уровня вероятности аь которое приводит, в свою очередь, к возрастанию ty, а также к а у и 0{ , вызывает увеличение І- Следовательно, при этом растет плата за неопределенность. Поскольку чем продолжительнее плановый период Т, тем больше неопределенность, то можно сказать, что с увеличением Т возрастет и плата за неопределенность ,. Эти рассуждения являются качественной оценкой влияния неопределенности. Для точного же анализа ее влияния полезно выполнить количественную оценку. С этой целью введем коэффициенты: относительное ухудшение целевой функции относительное увеличение ресурса, т.е. относительная плата за неопределенность, где Wo и W -соответственно значения целевой функции при і =0 в задаче СТП.
Приведенные коэффициенты позволяют оценить, как влияет на результат решения задачи величина . Однако 4ь в свою очередь, зависит от факторов, характеризующих стохастический характер модели. В связи с этим важно исследовать влияние на оптимальное решение заданного уровня вероятности ctj и дисперсии случайных величин CTy , Gj . При анализе влияния ве личины ocj нужно установить, как в зависимости от а;, изменяется оптимальное решение. Нахождение такой закономерности позволит более обоснованно задавать значение а При анализе дисперсий следует иметь в виду, чтосту , являются величинами, которые определяют целесообразность или нецелесообразность применения методов стохастического программирования. При этом "существенность",в смысле изменения целевой функции при СТП, может установить только пользователь, задаваясь допустимым значением относительного ухудшения целевой функции р. Поясним решение и анализ задачи СТП на тестовом примере.
На базе введенных понятий рассмотрим методику определения характеристик случайной величины экономических ресурсов bi ( для случая авиакомпании - это реальный капитал, оборотные средства, трудовые ресурсы).
Пусть, например, готовятся материалы для составления оперативного плана будущего IV квартала текущего года. В качестве исходных данных вы-ступают отчетные данные за прошлый год и три квартала текущего года
Оценка эффективности использования моделей оперативного управления в ЗАО «Волга-Днепр»
Приступая к задаче оценки эффективности мероприятий по внедрению в систему управления разработанных экономико-математических моделей, необходимо заранее оговорить условия, при которых она решается. Отправными «точками» сравнения при оценке и сопоставлении деятельности являются результаты, достигнутые в предшествующие периоды, а также прогнозные и плановые показатели. В связи с этим изложим результаты решения задачи прогнозирования основных показателей деятельности фирмы. Отметим, что данная задача решалась традиционным способом сотрудниками службы маркетинга на ос новании ретроинформации, имеющейся информации о состоянии внешней среды и стратегических концепций развития фирмы. В таблице 4.5 представлены прогнозные значения основных технико-экономических показателей, а именно-объем продаж, объем рынка с дифференциацией на рынок пойдет о фактической деятельности фирмы в 2002 году, имеет смысл детализировать плановые установки помесячно.
С этой целью были декомпозированы по месяцам плановые показатели. В таблице 4.6. даны сведения по показателям объема продаж и налета часов. Там же приведена ретроинформация по данным показателям. Обычно, и это видно из данных таблицы 4.6, нагрузка на фирму по заказам носит циклический характер.
С некоторыми отклонениями наблюдаются периоды спада и периоды повышенных нагрузок. Однако 2002 год оказался нетипичным. В силу политических обстоятельств (необходимость перевозки грузов гуманитарной помощи в Афганистан по заказу ООН) ожидался резкий «всплеск» заказов, что и нашло отражение в плановых цифрах. На рисунке 4.1 показан сопоставительный график, из которого наглядно видно, насколько сильно отличаются показатели 2002 года (особенно в первом квартале) от аналогичных усредненных данных за прошедшие годы данных. Столь резкая динамика потребовала срочного решения ряда управленческих задач, техника которых была изложена в 3 главе диссертации. В результате удалось успешно преодолеть проблему избытка спроса на услуги. С точки зрения анализа фактически достигнутых результатов оценим их по ряду основополагающих показателей в соответствии с направлениями деятельности фирмы. В таблице 4.7 даны сведения по функции управления маркетингом. Сопоставление приведенных цифр с аналогичными показателями 2001 года позволяет сделать следующие выводы: - объем продаж на рынке авиаперевозок на Ан-124-100 составил 342 222 млн.$, что на 174 321 млн.$ выше, чем в прошлом году; - рост продаж «Волга — Днепр» составил 87 587 млн.$, т.е. 53% от общего роста рынка; - доля «Волга-Днепр» на рынке услуг увеличилась с 46% в 2001 году до 50%.
Последнее обстоятельство особенно важно, поскольку иллюстрирует эффективность работы системы менеджмента в фирме. В таблице 4.8 представлены данные по функции управления сбытом. Анализируя данные таблицы 4.8, можно сделать следующие выводы: - Объем продаж по авиаперевозкам на Ан-124-100 составил 171 млн.$, что в 2 раза выше, чем в прошлом году; - Объем продаж по авиаперевозкам на Ан-124-100 по годам: 1999-104 млн.$, 2000 - 126 млн.$, 2001 - 83 млн.$, 2002 - 171 млн.$, План по продажам на Ан-124-100 за 12 месяцев выполнен на 119%. Цена за блок-час (полная ставка) превышает плановую на 371$ за блок/час. Снижение фактической ставки по сравнению с планом объясняется следующими факторами:
